PyTorch vs TensorFlow: что выбрать для deep learning в 2026 году

Выбор фреймворка для глубокого обучения ^[1] — это стратегическое решение, влияющее на скорость разработки, стоимость и масштабируемость. Правило «PyTorch — для исследований, TensorFlow — для продакшена» больше не работает. К 2026 году оба фреймворка активно заимствуют лучшее друг у друга: PyTorch наращивает промышленные возможности (TorchServe, ExecuTorch), а TensorFlow с Keras 3 становится гибче для исследований.

Согласно опросу Stack Overflow Developer Survey 2024 ^[2], PyTorch (10,6%) и TensorFlow (10,1%) находились примерно на одной отметке по частоте использования у разработчиков, а в исследовательских и AI-first-компаниях уверенно лидирует PyTorch ^[3]. Но есть нюансы.

Эту статью мы подготовили вместе с Татьяной Булгаковой, экспертом в data science, консультантом по внедрению решений на базе искусственного интеллекта ^[4], чтобы помочь вам разобраться в потоке информации и сделать выбор, основанный на инженерных требованиях вашего проекта, а не на расхожих стереотипах.

TL;DR. Для тех, кто не хочет долго читать:

Ключевое различие теперь не в возможностях, а в подходе:

• PyTorch предлагает философию контроля и прозрачности: вы управляете процессом, что идеально для исследований, экспериментов и глубокого понимания механизмов.

• TensorFlow предлагает философию интеграции и автоматизации: вы пользуетесь готовыми, слаженными инструментами, что оптимально для быстрого вывода стабильных решений в продакшен.

→ Если вам важнее максимальная гибкость и полный контроль над пайплайном или вы хотите глубже понять механику deep learning — в таком случае подойдёт PyTorch.

→ Если максимальная скорость получения рабочих прототипов и большой выбор готовых решений — TensorFlow.

Итак, рассмотрим историю обоих фреймворков, их конкретные особенности и список часто встречающихся ошибок при работе с ними.

Что такое PyTorch и TensorFlow

Чтобы понять текущее состояние экосистемы, давайте посмотрим, откуда пришли эти фреймворки. Их история объясняет не только технические различия, но и то, почему сложилось их определённое восприятие ^[5] у сообщества.

PyTorch: исследовательская свобода, ставшая промышленным стандартом

PyTorch родился в 2016 году в исследовательской лаборатории Meta* (на тот момент — Facebook AI Research, *признана экстремистской организацией и запрещена на территории РФ) как наследник более раннего фреймворка Torch. Его создатели ставили перед собой чёткую цель: сделать инструмент, в котором учёным и инженерам будет максимально удобно экспериментировать.

Ключевой прорыв — императивное выполнение. Eager execution.

В отличие от доминировавших тогда систем со статическими графами, включая ранний TensorFlow, PyTorch позволил выполнять операции немедленно, построчно, как в обычном Python. Это радикально упростило отладку, интроспекцию и создание динамических архитектур, где граф вычислений может меняться на ходу, как, например, в рекуррентных сетях или с reinforcementlearning.

Путь к универсальности

Изначально воспринятый как сугубо исследовательский инструмент, PyTorch начал стремительно обрастать производственными возможностями. Ключевые вехи:

2018. PyTorch 1.0: введение TorchScript для экспорта моделей и torch.jit для компиляции, что стало мостом к продакшену.

2020. TorchServe: официальный фреймворк для обслуживания моделей, ответ на TensorFlow Serving.

2022. PyTorch 2.0 и torch.compile: глубокая интеграция компилятора TorchDynamo, резко повысившая производительность и приблизившая её к статическим графам.

2023. ExecuTorch: специализированный фреймворк для эффективного развёртывания на периферийных устройствах.

2026. PyTorch — это зрелая, универсальная платформа, которая сохранила свои ключевые суперсилы — интуитивность и контроль для разработчика — и дополнила её полным набором инструментов для промышленного внедрения.

TensorFlow: от промышленного монолита к гибкой экосистеме

TensorFlow был представлен в Google в конце 2015 года как преемник закрытой системы DistBelief. Его ДНК с самого начала была промышленной: масштабируемость, развёртывание на разнородном железе — от смартфонов до дата-центров, и поддержка больших инженерных команд.

Изначально TensorFlow 1.х требовал определять неизменяемый граф вычислений до начала обучения. Это позволяло оптимизировать продакшен, но создавало высокий порог входа и делало отладку довольно трудной: знаменитые ошибки ^[6] tf.Session.run(). Однако именно в эту эпоху он оброс мощной экосистемой: TensorFlow Serving, TensorFlow Lite, TFX (TensorFlow Extended).

2019. Революция TensorFlow 2.x

Осознав тренд, команда Google совершила кардинальный разворот: приняла императивное выполнение по умолчанию и полностью интегрировала Keras (изначально независимый высокоуровневый API от Франсуа Шолле) как стандартный способ построения моделей. Это резко снизило порог входа и приблизило опыт ^[7] разработки к PyTorch.

2023. Эра Keras 3 и универсальности

Последний и самый важный шаг — превращение Keras в мультибэкендовый фреймворк. Теперь один и тот же код на Keras может работать поверх бэкендов TensorFlow, JAX или (экспериментально) PyTorch. Для TensorFlow это означает, что его высокоуровневый API стал ещё более гибким и современным, а специализированные библиотеки KerasCV и KerasNLP предоставляют готовые, оптимизированные, наиболее современные модели.

2026. TensorFlow — это комплексная, модульная экосистема, которая предлагает исследователям удобные высокоуровневые абстракции (Keras 3), а инженерам — проверенный, интегрированный путь от прототипа до развёртывания на любом устройстве.

---

Таким образом, оба фреймворка прошли огромный путь навстречу друг другу:

• PyTorch добавил промышленные инструменты;

• TensorFlow приобрёл исследовательскую гибкость и удобство.

И выбор в 2026 году — это выбор между двумя разными философиями разработки и экосистемами, которые перекрывают большинство практических нужд.

Но различия всё же есть.

Ключевые различия между PyTorch и TensorFlow

Здесь мы видим основные различия на текущий момент — оба фреймворка технически могут решать одни и те же задачи, но предлагают разные балансы между контролем и автоматизацией.

1. Гибкость и контроль (PyTorch):

• TorchServe и MLflow развиваются, но требуют больше ручной настройки, чтобы построить полный MLOps-пайплайн.

• Распределённое обучение (torch.distributed) требует глубокого понимания, но даёт максимальный контроль.

2. Интеграция и автоматизация (TensorFlow):

• TFX и TensorFlow Serving — зрелые, готовые решения для промышленных пайплайнов.

• tf.distribute.Strategy — простое в использовании API для распределённого обучения, абстрагирующее сложности.

А теперь переведём эти различия на язык требований проекта.

Практическое сравнение

Установка и проверка окружения

Установка PyTorch:

# Для Windows/Linux с CUDA 12.x
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
 [8]

Установка TensorFlow:

# Установка TensorFlow с поддержкой GPU (для версий 2.15+ и CUDA 12)
pip install tensorflow[and-cuda]==2.15.*
 [8]

Проверка GPU:

# PyTorch
import torch
print(f"PyTorch использует GPU: {torch.cuda.is_available()}")

# TensorFlow
import tensorflow as tf
print(f"TensorFlow использует GPU: {len(tf.config.list_physical_devices('GPU')) > 0}")
 [8]

Одна задача — два подхода: реализация MNIST

Лучший способ понять разницу — решить одну задачу двумя способами. Возьмём классическую MNIST и реализуем идентичную свёрточную сеть (CNN) на PyTorch и TensorFlow, сравнив не только метрики, но и опыт разработки.

Важная оговорка: код максимально упрощён для наглядности. В реальных проектах вы будете использовать более абстрактные API (Lightning для PyTorch, готовые model.fit() для Keras).

Реализация на PyTorch — контроль над каждым шагом

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 1. Подготовка данных (явная, пошаговая)
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_data = datasets.MNIST('./data', train=True, download=True, transform=transform)
test_data = datasets.MNIST('./data', train=False, transform=transform)

train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1000, shuffle=False)

# 2. Определение модели (наследование от nn.Module -- полная свобода)
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(32, 64, 3, 1)
        self.dropout1 = nn.Dropout(0.25)
        self.dropout2 = nn.Dropout(0.5)
        self.fc1 = nn.Linear(9216, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = torch.relu(x)
        x = torch.max_pool2d(x, 2)
        x = self.dropout1(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.fc1(x)
        x = torch.relu(x)
        x = self.dropout2(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 3. Настройка (всё явно: устройство, оптимизатор, функция потерь)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = ConvNet().to(device)  # Явный перенос модели на устройство
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 4. Цикл обучения (пишем вручную -- полный контроль)
def train(model, device, train_loader, optimizer, criterion):
    model.train()
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.to(device), target.to(device)  # Явный перенос данных
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 5. Валидация (тоже вручную)
def test(model, device, test_loader):
    model.eval()
    correct = 0
    with torch.no_grad():
        for data, target in test_loader:
            data, target = data.to(device), target.to(device)
            output = model(data)
            pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    return 100. * correct / len(test_loader.dataset)

# 6. Запуск (одна эпоха для примера)
for epoch in range(1):
    train(model, device, train_loader, optimizer, criterion)
    acc = test(model, device, test_loader)
    print(f'Эпоха {epoch+1}, Точность: {acc:.2f}%')
 [8]

Что важно:

• Вы контролируете всё: от загрузки данных до шага оптимизатора.

• Вы самостоятельно указываете, где проводить вычисления — на CPU или GPU, используя .to(device). Это добавляет шаг, но даёт полный контроль и понимание, где выполняются операции.

• Цикл обучения (train) пишете вы — можно легко добавлять кастомную логику ^[9], например логирование, смешанную точность, gradient clipping.

Реализация на TensorFlow (Keras) — лаконичность и интеграция

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models, datasets

# 1. Подготовка данных (встроенные утилиты, минимум кода)
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.reshape(-1, 28, 28, 1).astype('float32') / 255.0
x_train = (x_train - 0.1307) / 0.3081  # Та же нормализация, что в PyTorch
x_test = (x_test - 0.1307) / 0.3081

# 2. Определение модели (Sequential API -- декларативно и лаконично)
model = models.Sequential([
    layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
    layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
    layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    layers.Dropout(0.25),
    layers.Flatten(),
    layers.Dense(128, activation='relu'),
    layers.Dropout(0.5),
    layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# 3. Компиляция (всё в одной строке: оптимизатор, потеря, метрики)
model.compile(
    optimizer='adam',
    loss='sparse_categorical_crossentropy',
    metrics=['accuracy']
)

# 4. Обучение (один вызов .fit() -- весь цикл инкапсулирован)
history = model.fit(
    x_train, y_train,
    batch_size=64,
    epochs=1,
    validation_split=0.1,
    verbose=1
)

# 5. Валидация (встроенный метод .evaluate())
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print(f'Точность на тесте: {test_acc * 100:.2f}%')
 [8]

Что важно:

• Автоматизация: не нужно явно управлять устройством, TensorFlow сам использует GPU при наличии.

• Минимум шаблонного кода: данные загружаются одной строкой, модель определяется декларативно.

• Интеграция: весь тренировочный цикл, логирование и валидация упакованы в .fit().

Как видно в примерах выше, разница — не в возможности решить задачу, а в подходе.

PyTorch даёт конструктор: вы видите каждую деталь, собираете цикл обучения вручную и сами решаете, куда положить каждый тензор. Это путь максимального контроля и понимания.

TensorFlow (Keras) предлагает готовый инструмент: вы описываете, что должно быть в модели, а фреймворк решает, как это эффективно выполнить. Это путь быстрой сборки и интеграции.

Оба подхода ведут к одной цели — работающей нейронной сети, но они создают разный опыт для разработчика. Именно этот опыт и должен стать главным критерием выбора инструмента под конкретные задачи вашего проекта.

Сферы применения в 2026 году. Выбор по требованиям проекта

Учитывая все рассмотренные выше аспекты, ключ к выбору — определить приоритеты вашего проекта.

PyTorch подойдёт, если:

• Вы создаёте нестандартные, эволюционирующие архитектуры, например в фундаментальных исследованиях. Динамические графы позволяют изменять логику на лету.

• Глубокая интеграция с экосистемой Python критически важна. PyTorch ощущается как его естественное расширение.

• Ваш workflow построен вокруг Hugging Face или других библиотек, исторически сложившихся в экосистеме PyTorch.

• Вам требуется прямая работа из .NET-приложений через TorchSharp (сторонняя библиотека).

• В продакшене чаще придётся собирать пайплайн из компонентов (TorchServe/MLflow и т. п.).

TensorFlow (с Keras 3) подойдёт, если:

• Вам нужен один хорошо интегрированный стек от идеи до продакшена. Keras для разработки, TFX для пайплайнов, TF Serving для развёртывания.

• Мобильное, или edge-развёртывание, — важное требование. TFLite — зрелое решение для mobile/edge за счёт оптимизаций и широкой поддержки железа.

• Вы работаете преимущественно в Google Cloud или планируете использовать TensorFlow.js для веб-развёртывания.

• Вы хотите использовать наиболее современные модели для CV/NLP, но цените готовые, оптимизированные и нативные API (через KerasCV и KerasNLP), а не сборку из отдельных библиотек.

Универсальные сценарии, когда оба фреймворка одинаково хорошо подходят:

• Обучение стандартных моделей (CNN, RNN, Transformers). Оба фреймворка предоставляют все необходимые инструменты. Выбор может сводиться к личным предпочтениям команды.

• Масштабирование обучения на несколько GPU/узлов. Оба имеют зрелые решения (torch.distributed, tf.distribute.Strategy).

• Экспорт моделей для продакшена. Через ONNX модели из обоих фреймворков могут обслуживаться в единой среде.

Оба стека предоставляют полный путь от идеи до продакшена. Разница — в распределении усилий. PyTorch позволяет быстрее начать и экспериментировать, но потребует больше работы, чтобы построить пайплайн. TensorFlow может потребовать немного больше времени на освоение, но затем предоставляет более завершённые решения для масштабирования.

Распространённые ошибки

У обеих экосистем есть особенности, которые могут стать ловушкой. Ниже — самые частые проблемы и способы их решения.

Несовпадение размерностей тензоров. Shape mismatch

Операции требуют точного совпадения форм, но способы получения этих форм различаются.

Решение в PyTorch: используйте tensor.shape, который возвращает объект torch.Size (похожий на кортеж). Отладка проста: можно вставить print(x.shape) в любом месте кода.

Решение в TensorFlow: используйте tf.shape(tensor), чтобы получить тензор с размерностями (может потребоваться .numpy(), чтобы получитьзначения). Чаще всего достаточно tensor.shape, который возвращает TensorShape.

Модель работает на CPU вместо GPU

Вы не видите прироста скорости, хотя GPU доступен.

Решение в PyTorch: вручную перенесите модель и данные на устройство: model.to(device), data.to(device).

Решение в TensorFlow: фреймворк пытается использовать GPU автоматически. Если этого не происходит, проверьте установку CUDA/cuDNN и убедитесь, что tf.config.list_physical_devices('GPU') возвращает устройство.

Несоответствие расположения тензоров и модели

В PyTorch, если модель и данные находятся на разных устройствах (например, модель на GPU, а тензор на CPU), операция завершится ошибкой. В TensorFlow такое встречается реже, но возможно при ручном управлении устройствами.

Решение в PyTorch: всегда проверяйте устройство тензоров с помощью .device и явно переносите их на нужное устройство:

# Проверяем устройство модели
device = next(model.parameters()).device
# Переносим данные на то же устройство
data = data.to(device)
 [8]

Решение в TensorFlow: убедитесь, что все операции выполняются в правильном контексте устройства. Используйте tf.debugging, чтобы проверить размещение:

# Временно включим логирование размещения операций
tf.debugging.set_log_device_placement(True)
# Далее запустите свой код, чтобы увидеть, где выполняются операции
 [8]

Переполнение видеопамяти. CUDA out of memory

Ошибка RuntimeError: CUDA out of memory останавливает обучение.

Общее решение: уменьшите batch_size, используйте градиентный аккумулятор, включите mixed precision training (torch.autocast или tf.keras.mixed_precision).

Специфичное решение для PyTorch: вызывайте torch.cuda.empty_cache(), чтобы очистить кеш. Убедитесь, что не накапливаете историю вычислений без необходимости: используйте .detach().

Специфичное решение для TensorFlow: включите рост памяти ^[10] tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True).

Невоспроизводимость результатов

При одинаковых seed вы получаете разные результаты от запуска к запуску.

Решение в PyTorch: установите torch.manual_seed() и torch.cuda.manual_seed_all(). Для полной детерминированности добавьте:

torch.backends.cudnn.deterministic = True
torch.backends.cudnn.benchmark = False
 [8]

Решение в TensorFlow: установите tf.random.set_seed(). Для сложных сценариев может потребоваться установка переменной окружения TF_DETERMINISTIC_OPS=1.

Как сделать выбор в 2026 году: от целей к инструменту

Если вы начинаете с нуля

Чтобы понять, как это работает, подойдёт PyTorch. Его императивный стиль и близость к Python позволят вам шаг за шагом строить модель, чётко видя, как данные проходят через каждый слой. Это отличный выбор для глубокого погружения в механику deep learning.

Чтобы как можно быстрее получить работающий прототип, подойдёт Keras (TensorFlow). Высокоуровневый API Keras позволяет собрать и обучить модель, написав минимум кода. Это даст быстрое ощущение результата и уверенность.

Если вы профессионал, формирующий стек проекта

Ваш выбор определяется контекстом проекта и долгосрочными требованиями, а не техническим превосходством одного из фреймворков.

Оптимальный выбор в зависимости от типа вашего проекта:

• Исследовательский, с фокусом на нестандартные архитектуры и максимальную гибкость
  PyTorch широко используют в R&D. Экосистема для исследований (Hugging Face, torchvision), динамические графы и активное сообщество делают его лидером в ML-исследованиях.

• Промышленный, с чёткими сроками, требующий надёжного пайплайна от A до Z
  TensorFlow (со стеком Keras, TFX, TFLite) предлагает самый целостный и интегрированный путь. Зрелость инструментов для MLOps (TFX, Serving) и edge-развёртывания (TFLite) снижает операционные риски.

• Требует стратегической гибкости и защиты от привязки к вендору
  Рассмотрите Keras 3 как абстрактный слой. Написав код на Keras, вы сможете запускать его на бэкендах JAX или TensorFlow без изменений. Это даёт возможность в будущем сменить низкоуровневый движок, не переписывая высокоуровневую логику модели.

  Примечание: поддержка PyTorch в качестве бэкенда Keras 3 остаётся экспериментальной.

• Интеграция в существующую экосистему (.NET, мобильные приложения)
  Для .NET оцените путь через ONNX (подходит для обоих фреймворков) или прямую интеграцию PyTorch через стороннюю библиотеку TorchSharp. Для мобильных приложений TensorFlow Lite по-прежнему предлагает наиболее зрелый и оптимизированный стек.

И помните: освоив один фреймворк, вы получаете ключ к пониманию другого. Начните с решения вашей текущей задачи — оба инструмента вас в этом поддержат.

---

Чтобы расти, нужно выйти из привычной зоны и сделать шаг к переменам. Можно изучить новое, начав с бесплатных лекций и материалов:

• курса-симулятора «Введение в SQL и работу с базами данных ^[11]»;

• марафона консультаций магистратуры НИУ ВШЭ «Инженерия данных ^[12]»;

• занятия «Гибкое планирование: как достичь целей без саморазрушения ^[13]»;

• курса «Специалист по информационной безопасности: старт карьеры ^[14]»;

• вебинара «Карьера в IT: как ИИ даёт преимущество на рынке в 2026 году ^[15]».

Или можно стать востребованным сотрудником и открыть открыть бóльшие перспективы в карьере с профессиональным обучением:

• на практическом курсе «Вайб-кодинг ^[16]»;

• на программе профессиональной переподготовки «ИИ-разработчик: от API до агентов ^[17]» совместно с МТУСИ;

• на практическом курсе Data Scientist ^[18] с оплачиваемой стажировкой и возможностью выбрать свой уровень погружения;

• на проекте по повышению квалификации «Руководитель проектов в области искусственного интеллекта ^[19]» при участии МФТИ;

• на курсе «Машинное обучение ^[20]».